人工智能助力地震预警，或许灾害来临之前我们能够防范

2017年虽然刚刚过去一个月，但是去年发生的多次地震灾害仍然让我们触目惊心。我国政府重大地震灾害应急处置高效有序，以及在国内外各方力量的帮助下，重建与恢复工作已经做到最好。尽管如此，地震灾害对灾害发生地造成的经济损失、人员伤亡仍是无法弥补的。

由于地震灾害的破坏性极大，因此世界各国均在地震灾害预测技术方面不断投入，希望能够及时、准确地预测到将要来临的灾害。

随着，人工智能机器学习技术的出现，相关的控制算法、软件框架、编程平台的快速迭代，很多传统的控制方法逐渐被人工智能方法所取代，并且能够达到更快速、更准确、更稳定的效果。

近日，国外研究团队已经开始尝试使用机器学习技术预测地震，并且成功地达到预测的实验效果。

机器学习首次被用来分析地层声学数据，从而预测地震发生的时间，对于地震预测领域具有里程碑意义。

虽然，这次预测实验是在实验室环境下进行的，但是这个实验是按照真实的地质环境进行模仿布置的。同时，预测真实地震的时间实验结果非常的准确，具有很大的技术参考价值。

几十年来一直困扰着科学家们的问题是如何确定地震发生的时间和地震的严重程度。在过去的15年中，仪器精度已经取得了进步，但是一个可靠的地震预测技术还没有得到发展。

对于地球科学家来说，预测地震的时间和规模是一个基本的目标。一般来说，要确定发生地震的地点是非常简单的：如果地震发生在某个特定的地方，那么很可能会再次发生地震。

预测地震的时间、规模，是地质科学家的最根本目标。在实验室环境中，该团队展示了通过应用机器学习（ML）的新发展，利用基于新数据扩展和修改自己的计算机程序，从而对“Lab Quakes”进行有效预测。使用机器学习（ML）软件来识别地震指示声音，就像一个吱吱作响的门，预测什么时候会发生地震。这个实验非常近似地模仿了地球断层，所以同样的方法可以用来预测地震的时间，当然不是地震等级。

我们将机器学习，应用在来自剪切实验室实验的数据集，目的是来识别地震前的隐藏信号。在这里，我们通过听取实验室故障所发出的声音信号，可以表明机器学习能很好地预测故障发生之前的剩余时间。

这些预测完全基于声学信号的瞬时物理特性，并没有利用其历史。令人惊讶的是，机器学习识别了以前曾被认为是低振幅噪声的故障区域所发出的信号，让整个实验室震动周期的故障预测成为可能。我们推断出：这个信号起源于断层泥的连续的粒状运动，因为断块取代。

这种方法可以应用于预测雪崩、山体滑坡等地质自然灾害，甚至可以对机器部件故障进行预测。

科技的进步是我们更好地应对各种灾害，但是社会以及人民的团结一致，同样是人类得以生生不息发展的要素。

愿世间没有灾害，人与地球和谐生存！

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文|由小来

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